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申请/专利权人：青岛钢研纳克检测防护技术有限公司;钢铁研究总院青岛海洋腐蚀研究所有限公司
摘要：本发明涉及涂层老化评价技术领域，具体的涉及一种基于深度学习的涂层老化特征识别及等级判定方法及系统，包括如下步骤：步骤1：使用数据采集装置，将老化图像数据集入库，记录关联数据信息；步骤2：使用图像注释工具对图像数据集进行处理，实现老化特征像素分类；步骤3：训练至少一种特征分割网络；步骤4：获取目标数字图像，将经过训练的至少一种特征分割网络用于目标数字图像每个像素点的分类；步骤5：建立单项老化特征量化判定等级；步骤6：获得涂层特征量化结果；步骤7：建立数据关联关系，输出对应的老化特征等级，实现老化等级判定。本发明方法腐蚀等级评估不需要检测人员的分类，避免人为主观判断影响，提高评估效率。
主权项：1.一种基于深度学习的涂层老化特征识别及等级判定方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：使用数据采集装置，收集不少于一个角度的涂层试样自然老化、加速老化过程中的形貌变化数据，共同组成老化图像数据集，将老化图像数据集入库，记录关联数据信息；步骤2：使用图像注释工具对图像数据集进行处理，针对每个图像使用至少一类分割技术，根据老化特征判定国标及ISO标准，对每个老化特征进行标记，实现老化特征像素分类；步骤3：以注释后标记过的数字图像作为输入，以像素分类的结果作为输出，训练至少一种特征分割网络；步骤4：获取目标数字图像，将经过训练的至少一种特征分割网络用于目标数字图像每个像素点的分类；步骤5：基于涂层老化特征类别的分类识别标准，针对每个目标数字图像进行对应的分类和特征标记准确性判定，根据相关标准和规定中的等级判定准则，建立单项老化特征量化判定等级；步骤6：在训练好的特征分割网络中，输入至少一张目标数字图像，获得涂层特征量化结果；步骤7：将涂层特征量化结果与单项老化特征量化判定等级相匹配，将输出结果存入数据库，建立数据关联关系，输出对应的老化特征等级，实现老化等级判定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛钢研纳克检测防护技术有限公司 钢铁研究总院青岛海洋腐蚀研究所有限公司 基于深度学习的涂层老化特征识别及等级判定方法及系统
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